使用生成式人工智能创建人工智能聊天机器人：5 个简单步骤

介绍

人工智能聊天机器人使用生成式人工智能来提供智能、情境化的响应🧠。采用混合方法，根据常见问题对预定义意图和答案进行优先排序，当未找到与任何意图匹配的答案时，使用 AI 模型。这确保了效率并允许聊天机器人动态处理复杂的查询⚡。

实施过程

1. 1. 数据收集

收集相关数据源，形成聊天机器人的知识库，包括：

1. 1. • PDF、网页和结构化文档，如 CSV、JSON。
      • 与聊天机器人领域相关的客户特定信息。
      • 原始文件，例如公司政策、医疗指南或财务信息。
   2. 数据预处理

去识别和删除图像：为了遵守隐私法规，敏感信息会从某些数据集中删除。

自动预处理：使用 Python 脚本处理文件，确保它们仅包含去识别的文本。

标准格式：提取、清理和构建文本以进行索引，确保一致性。

1. 1. 数据存储

所有处理过的文档都存储在云解决方案中，例如 Azure Blob Storage、AWS S3 或 Google Cloud Storage ☁️。

支持的索引格式包括 CSV、HTML、JSON、PDF、TXT 和 Microsoft Office 格式（Word、PPT、Excel）。

每个聊天机器人实现都有一个专用的存储容器来保持知识库文档的井然有序。

1. 1. 创建索引

为了优化检索效率，使用 Azure OpenAI Studio、ElasticSearch、VectorDB 或其他 AI 搜索工具创建索引。

索引是通过提取文本、将其分成可管理的部分并保存这些片段以便快速搜索来构建的。

这使得AI模型能够高效地搜索和检索相关信息，而不是在运行时处理整个文档。

1. 1. 生成式人工智能模型的部署

GPT-3.5、GPT-4 或其他 LLM 等 AI 模型通过云服务部署。

需要集成才能访问模型，并且可以根据使用需求调整配额限制🔧。

在实现向量搜索索引以实现语义搜索功能时可以使用嵌入模型，尤其是在处理大型数据集时。

1. 1. API 配置

配置搜索索引并部署 AI 模型后，即可配置 Chat Completions API：

1. • 聊天机器人与搜索索引和AI模型相结合以获取相关数据。
   • API 调用的结构是为了检索数据、维护聊天历史记录和生成摘要响应。

AI聊天机器人工作流程

用户查询处理： 用户向聊天机器人发送问题。

搜索索引恢复： 查询被提交到搜索索引，根据相似性检索 K 个最相关的文本片段。

生成 AI 模型响应： 检索到的文本片段与用户的查询和聊天历史记录一起被输入到AI模型中。

摘要答案及引言： AI 模型会生成上下文响应，通常包括对原始来源的引用。

响应交付： 聊天机器人提供生成的响应，以及适用时引用文档的链接🔗。

关于如何使用不同的服务高效构建聊天机器人的更多说明

文档存储和访问

文档存储在云存储解决方案中，并由 AI 搜索服务编入索引。

AI模型检索索引参考文献并提供文档URL供用户访问。

如果应用了去识别化，用户仍将被重定向到存储中的原始文件。

处理不同类型的文件

对于 HTML 文件：聊天机器人可以通过中间件设置将用户重定向到实时网页版本，而不是提供文档链接。

对于 PDF 和其他静态文件：通过云存储 URL 直接访问索引文档。

搜索索引更新

新文件上传到云存储，必须手动编制索引。

每次发生更新、添加或删除时都必须重新创建索引。

此过程并非完全自动化，必须手动执行以确保提供最新数据。

自定义搜索性能

可以修改 Azure AI Search 或其他索引服务中的参数，以提高响应准确性。

设置包括片段大小、排序方法和索引频率以优化性能。

快速解答和分层导航

聊天机器人经常使用快速响应按钮（选择器）来引导用户浏览分层类别。

必须在聊天机器人框架内手动配置这些选择器以与对话流程保持一致。

文档存储和索引映射

以下是聊天机器人存储、搜索服务和索引知识库的结构化示例：

结论

利用生成式人工智能构建人工智能聊天机器人涉及数据收集、预处理、索引和部署人工智能模型。通过集成基于强大 API 的搜索检索和响应生成机制，聊天机器人可以为用户查询提供情境化、准确且高效的响应。

定期维护知识库和搜索索引可确保聊天机器人的响应保持最新。未来的增强功能可能包括基于嵌入的语义搜索、多模式 AI 功能和动态知识更新，从而实现更智能、更具可扩展性的聊天机器人解决方案🌐。